Sesión 3 - Gráficos en R con ggplot2

Taller introductorio a R

Benjamín Adasme

2025-10-27

Recapitulando

  • Sintaxis, tipos de datos y funciones
  • Tidyverse y familia de paquetes
  • Manipulación de datos ordenados con tidyverse

Solución desafío 2

Solución enviada por mail

Sesión 3

¿Por qué graficar los datos?

Cuarteto de Anscombe

Docena de Datazaurus

Es necesario graficar porque los estadísticos típicos, por si solos, pueden ser insuficientes para conocer la distribución, comportamiento, relación u otras características de los datos.

El objetivo de cualquier visualización es permitir al receptor comprender los datos y extraer información de manera intuitiva, eficiente y precisa

Una visualización de datos efectiva…

  • Capta la atención
  • Mejora el acceso a la información
  • Aumenta la precisión
  • Refuerza la credibilidad
  • Resume el contenido

Krause, Rennnie & Royal Statistical Society, 2024

El bueno, el malo y el feo

Experto en gráficos

Buenos porcentajes oye

¿Cómo va nuestra campaña? Se eleva majestuosamente, señor

Gráfico de áreas polares “Diagram of the causes of mortality in the army in the East”, de Florence Nightingale

Casos de cólera en Londres, John Snow (1854)

Marcha de Napoleón sobre Moscú. Ejemplo de visualización de espacio y tiempo

Tips para una iniciar una visualización

  • Comprender al receptor y determinar el objetivo de visualizar
  • Conocer el medio de difusión
  • Conocer los datos y sus características

Tipos de datos y visualización

  • Numéricos
  • Categóricos (ordinales y nominales)
  • Numéricos y categóricos
  • Mapas
  • Redes
  • Series de tiempo

Sitio From data to viz: www.data-to-viz.com Enlace

Gráficos en R

Gráficos en R base

  • Sistema de gráficos incorporado en R base. Paquete graphics
  • Minimalista, o un poco arcaico.
plot(pinguinos)

Gráficos en R base

hist(pinguinos$body_mass_g)

Ggplot2

Parte de tidyverse. Herramienta de visualización basada en la gramática de los gráficos

Construye los gráficos a partir 7 elementos, de los cuales los 3 primeros son los básicos.

Partes de un gráfico en ggplot2

Capas o niveles de ggplot2

  1. Datos: necesita de un data.frame o tibble
  2. Variables a mapear o dibujar (aesthetics)
  3. Capas: centro del gráfico, dibuja los datos con una geometría específica.
  4. Escalas: permiten mejorar la representación de las geometrías y los datos
  5. Facetas: dividen los gráficos en grupos más pequeños
  6. Coordenadas: ordenan las dimensiones del gráfico
  7. Temas: configuraciones visuales sobre los detallitos del gráfico

Los datos, las variables y las geometrías son lo básico para crear un gráfico con ggplot2

library(ggplot2) # Cargamos el paquete

ggplot(data = pinguinos, # Datos a trabajar
       aes(x = bill_length_mm, y = bill_depth_mm, color = species)) + # Variables a mapear
  geom_point() # Geometría a usar

Ejercicio

Creando gráficos desde 0

Objetivo: crear tres gráficos con ggplot2

  1. Gráfico de barras
  2. Gráfico de cajas/puntos/violín
  3. Gráfico de líneas o serie de tiempo

¡Vamos a R!